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ADA-GNN：基于原子距离和角度的晶体材料性能预测的图神经网络
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
这篇文章介绍了一种基于双尺度邻域划分机制的晶体结构建模和属性预测方法。通过处理节点信息和结构信息，提高了预测准确性和推理时间。在两个大规模材料基准数据集上，该方法取得了最先进的属性预测结果。
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关键要点
- 介绍了一种基于双尺度邻域划分机制的晶体结构建模方法。
- 该方法通过处理节点信息和结构信息，提高了预测准确性和推理时间。
- 在两个大规模材料基准数据集上取得了最先进的属性预测结果。
- 使用了基于原子 - 距离 - 角度图神经网络（ADA-GNN）进行属性预测任务处理。
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